## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7036

## Prediksi Kegagalan Transformator Daya dengan Metode DGA (Dissolved Gas Analysis) Menggunakan Random Forest Berbasis TDCG
Marcelino Maxwell Sugiman * , Hindriyanto Dwi Purnomo
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1 672019300@student.uksw.edu, 2 hindriyanto@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: 672019300@student.uksw.edu
Abstrak− Transformator  adalah  komponen  penting,  dan  deteksi  dini  potensi  kegagalan  memainkan  peran  penting  dalam pengoperasian  sistem  tenaga  listrik  yang  andal.  Artikel  ini  menjelaskan  pendekatan  baru  untuk  prediksi  kegagalan transformator  daya  berdasarkan  analisis  gas  terlarut  (DGA)  dengan  menerapkan  metode  TDCG  dengan  algoritma  Random Forest.  Data  DGA  dari  trafo  operasional  digunakan  untuk  melatih  dan  menguji  model  prediktif.  Metode  random  forest berdasarkan  TDCG  memungkinkan  analisis  komprehensif  terhadap  perubahan  gas  terlarut  dalam  minyak  transformator, sehingga memungkinkan deteksi dini kondisi kegagalan. Hasil percobaan menunjukkan bahwa model prediksi menggunakan model yang dibuat dengan menerapkan hyperparameter tuning untuk penyetelan parameter yang di optimal agar mempunyai akurasi  yang tinggi, akurasi didapatkan mencapai 96% dalam mendeteksi potensi kegagalan, standar yang digunakan untuk presentasi  akurasi  menggunakan  confusion  matrix  sebagai  keakuratan  model  prediksi.  Selain  itu,  dapat  mengoptimalkan efisiensi waktu dalam menganalisis kegagalan dan mencegah terjadinya human error pada saat perhitungan identifikasi fault gas atau potensi kegagalan.
Kata Kunci: Transformator; Random Forest; TDCG
Abstract− Transformers are critical components, and early detection of potential failures plays an important role in the reliable operation  of  the  power  system.  This  article  describes  a  novel  approach  for  power  transformer  failure  prediction  based  on dissolved  gas  analysis  (DGA)  by  applying  the  TDCG  method  with  Random  Forest  algorithm.  DGA  data  from  operational transformers are used to train and test the predictive model. The Random Forest method based on TDCG enables comprehensive analysis of dissolved gas changes in transformer oil, thus enabling early detection of failure conditions. Experimental results show that the predictive model using the model created by applying hyperparameter tuning for optimal parameter tuning to have  high  accuracy,  the  accuracy  obtained  reaches  96%  in  detecting  potential  failures,  the  standard  used  for  accuracy presentation  uses  confusion  matrix  as  the  accuracy  of  the  predictive  model.  In  addition,  it  can  optimize  time  efficiency  in analyzing failures and prevent human error when calculating gas fault identification or potential failures.
Keywords : Transformers; Random Forest; TDCG

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi pada saat ini berkembang sangat pesat di berbagai bidang, hal ini dapat dilihat dari teknologi yang kita gunakan dalam aktivitas sehari-hari. Di sisi lain, kemajuan teknologi yang pesat membutuhkan energi listrik untuk menggunakan teknologi bahkan mengembangkannya. Setiap teknologi menggunakan listrik secara berbeda-beda, ada  yang  membutuhkan  tegangan  besar,  ada  juga  yang  membutuhkan  tegangan  rendah,  untuk  memenuhi kebutuhan penggunaan tegangan yang berbeda tersebut diperlukan transformator daya. Transformator adalah alat penting  yang  berfungsi  untuk  mengkonversi  daya  tanpa  mengubah  frekuensi  listrik,  namun  pada  umumnya transformator menjadi peralatan listrik yang kurang diperhatikan dan tidak diberikan perawatan yang memadai. Transformator  yang sudah dirawat tidak  lepas dari faktor kegagalan, baik  kegagalan termal  maupun  kegagalan elektris.  Jika  kegagalan  ini  berlangsung  terus-menerus  maka  akan  menyebabkan  kerusakan.  Padahal  perbaikan transformator yang rusak tidaklah mudah dan tidak dapat dikerjakan dalam waktu yang singkat. Hal ini nantinya akan berdampak pada sejumlah kerugian finansial yang sangat besar karena biaya Transformator sangatlah mahal [1].  Penggunaan  beban  listrik  yang  tidak  seimbang  dengan  langganan  daya  besar  dapat  menyebabkan ketidakefisienan  dalam  pembiayaan.  Hal  ini  mengakibatkan  tagihan  listrik  yang  tinggi  yang  harus  dibayarkan setiap  bulan,  ditambah  dengan  dikenakannya  denda  akibat  faktor  daya  rendah  khususnya  untuk  pelanggan Tegangan Menengah [2].
Salah satu penyebab utama kegagalan transformator adalah panas berlebih atau overheating. Overheating sering disebabkan oleh banyak faktor seperti overcharging dan oksidasi yang menghasilkan karat, air, dan faktor lainnya  [1].    Faktor-faktor  yang  dapat  memengaruhi  nilai  kerugian  transformator  termasuk  suhu  hotspot  yang terjadi  dalam  transformator.  Besarnya  suhu  hotspot  sangat  dipengaruhi  oleh  perubahan  besarnya  beban  dan perubahan suhu lingkungan. Perubahan nilai resistansi ini merupakan salah satu faktor yang memengaruhi jumlah kerugian  tembaga  (I2R)  dalam  transformator  [3].  Kinerja  transformator  daya  ditentukan  melalui  parameter- parameter daya yang terjadi dalam transformator [4], [5]. Jika kerugian terjadi pada inti besi, dapat menyebabkan panas berlebih dan getaran pada transformator, menyebabkan nilai efisiensi dan umur pakai transformator (Loss of Life) menurun [6].
Transformator  daya  memerlukan  berbagai  jenis  pengujian  isolator,  baik  isolator  padat  maupun  isolator minyak.  Uji  fisik  dilakukan  dengan  menguji  bahan  isolasi  minyak.  Pengujian  fisik  dilakukan  dengan  menguji bahan isolasi padat dan belitan transformator, sedangkan pengujian minyak biasanya dilakukan dengan menguji sifat-sifat minyak isolasi [1]. Metode yang efektif untuk menganalisis minyak isolasi adalah metode uji DGA. Hal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7036
tersebut sejalan dengan penelitian yang dilakukan Adi bahwa hasil pengujian dengan menggunakan algoritma J48 dan  RandomForest  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  signifikan,  dengan  36  dari  56  data  yang  hilang  dapat diprediksi dengan baik. Dengan demikian, pendekatan yang diterapkan dalam penelitian ini dianggap relatif baik untuk menangani nilai yang hilang dalam dataset IEC TC10, memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan keandalan data untuk diagnosis kerusakan pada transformator daya [7]. Penelitian yang dilakukan Basri dan Faisol menghasilkan hasil analisis DGA menunjukkan bahwa pengaruh beban sangat signifikan terhadap hasil uji, dengan adanya kandungan gas seperti H2, CH4, C2H4, C2H6, C2H2, CO, CO2, dan H2O yang terus meningkat, terutama akibat Kegagalan Termal. Temuan ini menunjukkan bahwa monitoring beban pada transformator sangat penting untuk  mencegah  potensi  kegagalan,  dengan  perubahan  kandungan  gas  memberikan  petunjuk  terkait  Discharge Listrik  dan  Kegagalan  Termal  pada  transformator  [2].  Penelitian  yang  dilakukan  Shidiq  mengidentifikasi gangguan  pada  transformator  daya  melalui  Dissolved  Gas  Analysis  (DGA).  Setelah  perbaikan,  dilakukan pengujian DGA dua kali dengan lima metode analisis. Elemen gas utama seperti H2, CO, CO2, CH4, C2H2, C2H4, dan  C2H6  dianalisis  sesuai  standar  IEC  C57  104  dan  IEEE  60599.  Hasil  penelitian  mencakup  identifikasi gangguan, keunggulan metode analisis, serta penentuan metode yang paling sesuai untuk justifikasi gangguan pada transformator  [8].  Hasil  pengujian  penelitian  yang  dilakukan  Sukarman  menunjukkan  bahwa  model  neural network  dengan  fungsi  IEEE  dapat  mendiagnosis  314  dari  131  data  yang  terdeteksi  oleh  metode  IEC,  dengan akurasi sebesar 94,66%. Dengan demikian, penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan ANN, terutama dengan tambahan fungsi IEEE, dapat meningkatkan akurasi dalam mendiagnosis kondisi transformator daya berdasarkan analisis DGA [9].
Penelitian tentang interpretasi hasil uji Dissolved Gas Analysis (DGA) telah banyak dilakukan diseluruh dunia. Salah satu penelitian yang menggunakan metode ini adalah Identifikasi Gas terlarut Minyak Transformator dengan Menggunakan Logika Fuzzy Menggunakan Metode TDCG untuk Menentukan Kondisi Transformator 150 KV [10]. Pada Penelitian ini menggunakan  metode logika fuzzy dan metode TDCG untuk mengidentifikasi gas terlarut dalam minyak transformator. Hasil penelitian ini membuka jalan bagi pengembangan metode analisis gas terlarut yang lebih efektif, serta pemantauan kondisi transformator daya yang lebih canggih untuk aplikasi masa depan. Penelitian lain yang telah dilakukan diagnosis kegagalan transformator menggunakan Analisis Gas Terlarut (DGA) dan jaringan Bayesian [11]. Penelitian ini berfokus pada diagnosis kegagalan transformator menggunakan jaringan  Bayesian.  Jaringan  Bayesian  didasarkan  terutama  pada  data  eksperimen  dengan  menggunakan  DGA untuk  menentukan  parameter  jaringan.  Jaringan  Bayesian  juga  bergantung  pada  pengalaman  operator  staf pemeliharaan untuk memutuskan kegagalan peralatan dari berbagai skenario dan pengaruhnya untuk menentukan struktur jaringan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model yang diperkenalkan dalam kasus yang diteliti mampu mendiagnosis lima kegagalan termasuk keadaan normal, dibandingkan dengan metode Roger’s Ratio yang hanya mampu mendiagnosis empat kegagalan. Setiap metode DGA menggunakan beberapa rasio gas, tetapi model Bayesian  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  mendukung  semua  rasio  gas  [11].  Penerapan  data  mining dengan algoritma J48 merupakan metode DGA lainnya yang mampu memberikan hasil  yang cukup baik dalam menentukan  kondisi  transformator  [12].  Metode  ini  dikembangkan  untuk  membantu  meningkatkan  performa klasifikasi pada kasus gangguan transformator, untuk itu diperlukan sebuah pola pendekatan model non-matematis yang  dapat  memetakan  hubungan  antara  input  yang  berupa  data  hasil  uji  DGA  dengan  output  berupa  jenis gangguan  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan  crossvalidation.  Data  training  dibagi  menjadi  k  buah  subset dimana nilai k adalah nilai dari fold yang selanjutnya untuk tiap subset akan dijadikan data tes dari hasil klasifikasi yang  dihasilkan  dari  k-1  subset  lainnya.  Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  data minning classification dengan menggunakan metode cross validation atau pohon keputusan dengan algortima J48, dapat membentuk pohon keputusan prediksi jenis gangguan transformator yang diakibatkan oleh faktor gas yang terkandung dalam minyak transfromator. Algoritma J48 dan CFS yang digunakan untuk menghitung probabilitas kandungan gas terlarut dalam minyak transformator menggunakan 10 fold cross validation menghasilkan akurasi data  lebih  baik,  yaitu  sebesar  92,12%  dengan  nilai  rata-rata  pada  10  kali  percobaan  sebesar  87.24%.  Dengan menggunakan  algoritma  J48  ini,  dapat  diketahui  melalui  pohon  keputusan  nilai  estimasi  dari  variable  continue meskipun ada beberapa teknik yang lebih sesuai untuk beberapa kasus tertentu [12]. Metode pengolahan data DGA lainnya, adalah  metode kecerdasan buatan,  yang  mana telah  memberikan  hasil  yang positif dalam  menganalisa kondisi  transformator  [4].  Kecerdasan  buatan  merupakan  salah  satu  metode  yang  efektif  dan  efisien  dalam melakukan pengolahan data berbagai bidang keilmuan. Salah satu cabang ilmu kecerdasan buatan adalah jaringan syaraf tiruan yang telah digunakan untuk mendiagnosis kegagalan pada transformator berdasarkan metode DGA. Model back propagation jaringan syaraf tiruan dibangun berdasarkan DGA dari metode aturan standard IEC. Hasil penelitian  ini  merujuk  pada  keandalan  model  jaringan  syaraf  tiruan  sebagai  alat  diagnosis  untuk  kegagalan transformator, dengan akurasi melebihi 90% [13]. Untuk penelitian selanjutnya dengan judul Penentuan Kondisi Transformator Berdasarkan  Kandungan Gas Terlarut Menggunakan Metode Segitiga Duval  [14]. Penelitian ini memperkenalkan interpretasi  hasil pengujian DGA dengan  menggunakan pendekatan  Fuzzy Logic  berdasarkan metode Segitiga Duval. Fuzzy Logic dikembangkan berdasarkan pemetaan berbagai area di dalam Segitiga Duval. Validasi  program  dilakukan  dengan  membandingkan  luaran  program  dengan  kondisi  gangguan  yang disimulasikan.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  program  yang  dibuat  telah  berhasil  menentukan  kondisi transformator yang diuji dengan baik. Dengan demikian, program yang deperkenalkan dalam penelitian ini dapat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7036
memberikan  keuntungan  bagi  para  teknisi  dibandingkan  jika  menggunakan  metode  konvensional  dalam menentukan kondisi transformator [14].
Secara  keseluruhan,  IECTC10  adalah  dataset  yang  sangat  digunakan  untuk  pengukuran  Analisis  Gas Terlarut (DGA) pada transformator daya. Meskipun dataset ini memiliki kekurangan, salah satunya adalah masalah data nilai yang hilang, penelitian ini berhasil mengatasi masalah tersebut menggunakan algoritma Tertius. Hasil pengujian dengan menggunakan algoritma J48 dan RandomForest menunjukkan tingkat akurasi yang signifikan, dengan 36 dari 56 data yang hilang dapat diprediksi dengan baik. Dengan demikian, pendekatan yang diterapkan dalam penelitian ini dianggap relatif baik untuk menangani nilai yang hilang dalam dataset IEC TC10, memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan keandalan data untuk diagnosis kerusakan pada transformator daya. Metode uji  DGA  adalah  analisis  kondisi  transformator  pada  jumlah  konsentrasi  minyak  (gas  fault)  pada  isolator transformator.  Hasil  dari  analisis  DGA  kemudian  akan  didapatkan  konsentrasi  gas-gas  yang  terkandung  pada minyak antara lain hidrogen, metana, etana, etilena, asetilena, karbon monoksida, dan karbon dioksida. Kehadiran dan konsentrasi gas-gas ini dapat memberikan informasi berharga tentang jenis dan tingkat keparahan kesalahan, memungkinkan pemeliharaan dan perbaikan yang ditargetkan [8] kemudian hasil fault gas dihitung dengan metode standar  DGA  yang  dimana  metode  standar  sudah  memiliki  parameter  untuk  mengidentifikasikan  jika  terjadi kegagalan  atau  belum  terjadi  kegagalan.  Perhitungan  manual  menggunakan  excel  kurang  optimal  dan  kurang efisien waktu karena akan cukup memakan waktu untuk memasukan rumus-rumus yang digunakan setiap analisis DGA  ingin  di  identifikasikan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengoptimalkan  efisiensi  waktu  dan  mencegah terjadinya human error pada saat perhitungan identifikasi fault gas menggunakan standar DGA, yaitu TDCG model yang  dibuat  menggunakan  algoritma  random  forest.  Akurasi  pada  model  algoritmanya  akan  ditingkatkan menggunakan hyperparameter tuning.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan  penyusunan  Penelitian  ini  yaitu  dengan  cara  sebagai  berikut;  Studi  Literatur,  Pengambilan  Data, Pengolahan  Data,  Penyelesaian  Laporan.  Pengumpulan  data  Dissolved  Gas  Analysis  (DGA).  Langkah  yang dilakukan untuk melakukan pengujian DGA:
1. Pengambilan sampel data konsentrasi gas pada transformator daya
2. Ekstraksi gas dengan menggunakan peralatan DGA itu sendiri.
3. Interpretasi data, memperoleh hasil data dari uji sampel minyak isolasi yang dilakukan.
4. Analisis data tersebut dengan menggunakan Random Forest
5. Pengambilan  kesimpulan,  setelah  mendapatkan  hasil  data  gas  yang  telah  dianalisis  dengan  menggunakan Random Forest untuk menentukan keadaan minyak transformator tersebut.
Setelah  didapat  data  keluaran  berupa  jenis  gas  pada  minyak  isolasi  barulah  kita  analisis  menggunakan Random  Forest.  Data-data  yang  sudah  terkumpul  tersebut  selanjutnya  diolah  melalui  perhitungan  dan  analisis menggunakan Random Forest. Dalam menggunakan Random Forest s kita perlu melakukan analisis prediksi dan akurasi model dengan menggunakan confusion matrix, serta visualisasi akurasi menggunakan plt show. Metode penelitian  yang  digunakan  adalah  penulisan  penelitian  dalam  bentuk  metode  kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif adalah  penelitian  yang  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  dan  menggunakan  daftar  pertanyaan  terstruktur (kuesioner)  yang  disusun  berdasarkan  pengukuran  variabel  yang  diteliti  yang  kemudian  menghasilkan  data kuantitatif [15]. Beberapa tahapan akan dilakukan dalam penelitian ini. Tahapan tersebut terutama terdiri dari dua tahap utama: tahap persiapan data, yang mencakup penanganan nilai data yang hilang, dan tahap pengujian data. Sisa dari rangkaian tahapan dapat dilihat pada Gambar di bawah ini:

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan melakukan studi literatur, yang melibatkan pencarian referensi dari jurnal, artikel, dan skripsi sebagai landasan teoritis. Sebanyak enam referensi digunakan sebagai dasar penelitian. Setelah itu, tahap pengambilan data dilakukan di PT PLN Transmisi Jawa Tengah Salatiga, perusahaan distributor listrik. Proses pengambilan sampel data konsentrasi gas pada transformator daya dilakukan dari tahun 2017 hingga 2022, dengan  total  722  data  setiap  tahun  yang  mencakup  gas  H2,  CH4,  CO,  CO2,  C2H4,  C2H6,  dan  C2H2.  Tahap selanjutnya  adalah  pengolahan  data,  di  mana  data  mentah  yang  telah  diperoleh  diubah  menjadi  sebuah  dataset untuk digunakan dalam proses training dan testing data. Pengolahan data melibatkan metode pembersihan, dengan seleksi data untuk mendeteksi error, data duplikat, dan data yang hilang. Setelah proses pembersihan, dilakukan pelabelan  data  menggunakan  metode  TCDG  sebagai  pelabelan  untuk  menciptakan  dataset  yang  dapat  diawasi. Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  Colab  sebagai  media.  Pada  tahap  modeling,  dibuat  model  machine learning menggunakan bahasa pemrograman Python di Colab dengan bantuan library SkLearn. Pada model ini,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7036
diterapkan  algoritma  random  forest  dan  dibuat  hyperparameter  sebagai  dasar  prediksi  dan  pengukuran  akurasi. Tahapan terakhir adalah analisis dan penulisan laporan. Pada tahap ini, dilakukan analisis terhadap prediksi dan akurasi  dari  model,  menggunakan  indikator  hasil  dari  model  machine  learning  seperti  confusion  matrix  untuk mengevaluasi  model  klasifikasi  dengan  membandingkan  data  asli  dan  hasil  klasifikasi.  Selain  itu,  plt  show digunakan  untuk  menampilkan  akurasi  dalam  bentuk  grafik,  yang  menjadi  acuan  untuk  menilai  seberapa optimalnya model yang telah dibuat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, metode Random Forest diterapkan untuk menganalisis data DGA dari transformator daya. Ini melibatkan pembuatan model prediksi yang mengolah data konsentrasi gas terlarut. Model ini dibangun dengan Python, menggunakan library SkLearn di lingkungan Colab. Proses pembangunan model termasuk pemilihan fitur, pembagian  data  menjadi  set  pelatihan  dan  pengujian,  serta  tuning  hyperparameter  untuk  meningkatkan  akurasi prediksi.  Analisis  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  prediksi  model  terhadap  data  aktual,  menggunakan teknik seperti confusion matrix, untuk menilai efektivitas model dalam memprediksi kegagalan transformator.
TDCG merupakan metode awal untuk mengetahui sejauh mana tingkat konsentrasi dari masing – masing fault gas antara lain CO2, CO, H2, CH4,  C2H2, C2H4, C2H6.  Terdapat  4  kondisi  sebagai  indikator  kegagalan transformator  yaitu  dengan  menjumlahkan  nilai  setiap  gas.  Dalam  perhitungan  TDCG,  gas CO2  tidak termasuk  dalam  perhitungan [9].
H2 + CH4 + C2H4 + C2H6 + CO (1) Tabel 1. Batasan Konsentrasi Fault Gas menurut IEC C57 104 2008 Status Hydrogen (H2) Methane (CH4) Acetylene (C2H2) Ethylene (C2H4) Ethane (C2H6) Carbon Monoxide (CO) Carbon Dioxide (CO) 1 TDCG Condition 1 100 120 35 50 65 350 2,500 720 Condition 2 101-700 121-400 36-50 51-100 66-100 351-570 2,500- 4,000 721-1,920 Condition 3 701-1,800 401-1,000 51-80 101-200 101- 150 571-1,400 4,001- 10,000 1,921- 4,630 Condition 4 >1,800 >1,000 >80 >200 >150 >1,400 >10,000 >4,630
1. Condition 1 mengindikasikan bahwa trafo beroperasi secara normal
2. Condition 2 mengindikasikan nilai fault gas mulai tinggi, lakukan investigasi lanjutan terhadap kenaikan level fault gas.
3. Condition  3  mengindikasikan  terjadi  dekomposisi  dari  minyak  dan  selulosa. Berbagai kegagalan mungkin sudah terjadi. Lakukan perawatan lebih lanjut.
4. Condition 4 mengindikasikan trafo mengalami dekomposisi dari minyak dan selulosa yang sudah meluas [16]

## Gambar 2. Flowchart Pengolahan Data
Langkah awal dengan mengolah data, data yang didapatkan yaitu data mentah atau unsupervised kategori data DGA yang diuji dari tahun 2017 – 2022 dengan total data 722. Data tersebut akan diolah menjadi dataset yang dimana nantinya bisa digunakan dalam proses prediksi. Proses upload data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Upload Data Mentah
Hydrogen  Methane  CO  CO2  Ethylene  Ethane   Acethylene
0 27 479  5166 12 22 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7036
Hydrogen  Methane  CO  CO2  Ethylene  Ethane   Acethylene
1 61 229  2256 1 30 0 2 15 334  2863 25 559 0 4 14 210 778 0 21 0 4 0 245 376 0 3 0
Colab  sebagai  media  untuk  melakukan  proses  pengolahan  data,  setelah  di  upload  kemudian  di  konversi menjadi  dataframe,  pada  line  #read  dataset  fillna  (0)  dan  stype(int)  kode  tersebut  untuk  mengisi  tabel  kosong menjadi  0  dan  mengubah  tipe  data  dari  float  menjadi  integer.  Kemudian  melakukan  metode  TDCG  pada  data dengan menjumlahkan setiap konsentrasi gas namun hanya CO2 sebagai pengecualian dalam perhitungan TDCG. hasil TDCG yang didapatkan kemudian di beri label menggunakan fungsi for loop dimana jika hasil TDCG<=720 maka akan diberi label dengan kondisi 1, jika <=1920 maka akan diberi label dengan kondisi 2, jika Proses <=4360 maka akan diberi label dengan kondisi 3, dan jika >4630 maka akan diberi label dengan kondisi 4.
Data  yang  telah  diolah  sebelumnya  dari  unsupervised  menjadi  dataset  supervised  maka  model  untuk memprediksi  akan  dibuat.  Langkah  awal  dengan  mengimpor  datasetnya,  nama  file  yang  diberikan  Tdcg.csv dengan 9 variabel dimana terdapat 7 konsentrasi gas, TDCG dan kondisi dari jumlah TDCG yang di peroleh dilihat pada Tabel  3.
Tabel 2 . Upload Dataset No Hydrogen  Methane  CO  CO2  Ethylene  Ethane  Acethylene  TDCG  Kondisi 0 27 60 479  5166 12 22 0 600 1 1 61 22 229  2256 1 30 0 343 1 2 15 206 334  2863 25 559 0 1139 2 3 14 21 210 778 0 21 0 266 1 4 0 12 245 376 0 3 0 260 1 … … … … … … … … … … 717 0 136 439  8164 6 97 0 678 1 718 0 190 336  6985 18 143 0 687 1 719 0 163 561  6377 11 117 0 852 2 720 0 179 566  6698 15 117 0 877 2 721 0 192 337  6696 13 160 0 702 1
Variabel  TDCG  dan  CO2  dihapuskan  dalam  proses  klasifikasi  atau  prediksi  karena  TDCG  sebagai parameter untuk label Kondisi dan CO2 tidak termasuk dalam perhitungan TDCG. Memisahkan antara variabel dan  label  dimana  X  meliputi  8  konsentrasi  gas  dan  y  adalah  label  pemisahan  antara  variabel  dan  label  untuk memisahkan data yang nantinya dilakukan train dan test. Pada line splitting our data proses ini memisahkan data train  dan  test  dengan  parameter  test_zise=0.3,  random_state=0  membagi  test  30%  dan  train  70%  dengan random_state=0  mendapatkan  set  train  dan  test  yang  sama  di  berbagai  eksekusi.  Setelah  data  dibagi  kemudian penyetelan hyperparameter dengan GridSearchCV, parameter grid yang di uji ada 6 parameter dan setiap parameter diberikan nilai dengan jarak tertentu untuk nantinya dari nilai tersebut dicari best parameternya.
Random forest adalah susunan dari masing – masing pohon (tree) dari model Decision tree yang baik, dan kemudian dikombinasikan ke dalam satu model dan algoritma Random Forest sangat cocok untuk klasifikasi data dalam jumlah yang besar [17].

## Gambar 3. Proses Training Random Forest
Pada gambar proses training random forest dilakukan dengan menggunakan dataset T sebagai input dan sejumlah m tree sebagai model pembelajaran dasar. Pada setiap pohon, percabangan menggunakan k fitur yang dipilih secara acak dari total fitur yang tersedia. Proses pelatihan pada masing-masing pohon menggunakan set data T' yang terbentuk melalui bootstrap dari set data yang digunakan sebagai parameter untuk  random forest. Bootstrap adalah langkah dalam memilih sampel dari kumpulan data yang akan digunakan dalam pelatihan tree. Perlu diingat bahwa  dalam  metode  ensemble,  bootstrap  mengacu  pada  proses  pengambilan  sampel  dengan  penggantian sehingga sampel yang diambil untuk pelatihan tree satu masih dapat digunakan kembali untuk pelatihan tree yang lainnya [18].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7036
Hyperparameter diterapkan  pada  model  algoritma  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi,  diperlukan penyetelan hyperparameter agar mendapatkan hasil akurasi yang maksimal. Gridsearch  menjadi bagian dari proses tuning untuk melatih algoritma pembelajaran mesin untuk semua kombinasi dari hyperparameter, proses ini harus dipandu oleh performance metric, biasanya diukur menggunakan teknik cross validation pada set pelatihan. Validasi ini memastikan bahwa model terlatih memperoleh sebagian besar pola dari dataset. Set nilai hyperparameter yang dipilih  dalam  pencarian  grid  kemudian  digunakan  dalam  model  aktual.  Pencarian  grid  menjamin  deteksi hyperparameter terbaik. Namun, salah satunya kekurangannya adalah ia sangat menderita dalam hal konvergensi dan  dimensi  yang  cepat.  Parameter yang  dapat digunakan  dalam  proses  hyperparameter adalah  sebagai  berikut [19].:
1. Bootstrap: seluruh dataset digunakan untuk membangun setiap pohon.
2. max_depth: kedalaman maksimum pada tree
3. max_features: jumlah fitur yang perlu dipertimbangkan setiap kali membuat keputusan pemisahan.
4. max_samples_leaf: menentukan jumlah minimum sampel yang diperlukan untuk berada pada node daun.
5. max_samples_split: menentukan jumlah minimum sampel yang diperlukan untuk memisahkan simpul daun internal
6. n_estimator: menentukan jumlah tree pada model.
Pada grid  search  terdapat  fitur  cross  validation  yang  memiliki tujuan  untuk  mengevaluasi  performa  dari model karena adanya ketergantungan performa dengan pembagian data. Jumlah fold  yang ingin dipelajari dapat ditentukan dalam parameter cv saat menjalankan GridSearchCV dari sklearn. Jika tidak ada nilai yang ditentukan maka  nilai  default  akan  menjalankan  5  fold  cross  validation.  Proses  jumlah  percobaan  grid  search  dilakukan dengan  menghitung  jumlah  fold  cross  dengan  jumlah  value dari masing-masing parameter dari model, semakin banyak fold dan parameter yang digunakan pada model menyebabkan percobaan yang dilakukan grid search akan memakan  banyak  waktu.  Untuk  mempersingkat  waktu  maka  percobaan  grid  search  dilakukan  secara  paralel dengan n_jobs. Nilai default dari n_jobs yaitu 1 dan jika ingin memaksimalkan proses kerja prosesor maka dapat memberikan  nilai  n_jobs  yaitu  -1.  Setelah  semua  percobaan  dilakukan  maka  grid  search  akan  mencari  best parameter  yaitu dengan  kombinasi-kombinasi  parameter  yang  diberikan.  Alur  grid  search  dapat  dilihat  pada gambar 6.

## Gambar 4. Flowchart Grid Search
Salah satu cara terlengkap untuk menyajikan hasil skor klasifikasi biner menggunakan confusion matrix. Confusion matrix adalah tabel yang menggambarkan kinerja model atau algoritma tertentu. Setiap baris matriks mewakili kelas data sebenarnya dan setiap kolom mewakili kelas data yang diprediksi atau bisa sebaliknya [20].
1. True  positive  artinya  seberapa  banyak  data  aktual  yang  masuk  dalam  kategori  positif dan  model  juga memprediksi positif.
2. True  Negative  artinya  seberapa  banyak  data  aktual  yang  masuk  dalam  kategori negatif dan model juga memprediksi negatif.
3. False  Positive  artinya  seberapa  banyak  data  aktual  yang  masuk  dalam  kategori negatif, tetapi model memprediksi positif.
4. False  Negative  artinya  seberapa  banyak  data  aktual  yang  masuk  dalam  kategori  positif,  tetapi  model  juga memprediksi negatif
Ke-4  informasi  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memberikan  informasi  lain  yang  sangat  berguna  saat mengukur kinerja sebuah model [20] antara lain:
1. Accuracy: Persentase total data yang diproses pada klasifikasi atau prediksi dengan benar oleh model. Berikut rumus dari accuracy. (TP) / (Jumlah data).
2. Precision:  Ketika  model  memprediksi  positif,  seberapa  sering  model  tersebut memprediksi  dengan  benar. Berikut rumus dari Precision. TP / (TP + FP).
3. Recall : Ketika kelas aktualnya positif, seberapa sering model memprediksi positif. Berikut rumus Recall. TP / (TP + FN)
4. F1-Score:  Adalah  rata-rata  harmonik  dari  Precision  dan  Recall.  Berikut  rumus  F1- score.  2*((Precision  * Recall) / (Precision + Recall))

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7036
Membuat model dasar dengan RandomForestClassifier yang ada pada library SkLearn. Pencarian grid di inisialisasi dengan cv=3, n_jobs=-1, verbose=2 dimana perulangan dilakukan sebanyak 3x untuk train dan test. Setelah best parameter dari model yang dibuat dengan pencarian grid search untuk hasilnya.
Hyperparameter  yang  yang  didapatkan  dari  grid  search  tidak  semuanya  digunakan  pada prediksi  karena setelah melakukan pengujian dengan parameter- parameter yang lain untuk hasil akurasi maksimal hanya dengan parameter max_depth=80 dan n_estimator=300 artinya jumlah tree 300 pada model dan kedalaman setiap pohon 80.  Setelah  hyperparameter  sudah  ditetapkan  selanjutnya  membuat  prediksi  dengan  data,  untuk  mengetahui seberapa akurat model pada setiap label yang dibuat maka confusion matrix solusinya.
Gambar 5. Akurasi Model
Untuk  mencari  akurasi,  precision,  recall,  dan  f1-score  dari  model  dengan  tabel  confusion  matrix  pada gambar 8 yaitu dengan:
a. Precision
Tabel 3. Precision Kondisi 1 Kondisi 2 Kondisi 3 TP 169 41 0 FP 2+0 4+1 0+0 Precision 169/(169+2)=0,98 41/(41+5)=0,89 0/(0+0)=0,00
Setelah mendapatkan precision dari masing-masing kelas dan jumlahkan semuanya kemudian dibagi jumlah kelas, hasilnya untuk mendapatkan precision dari model. Model precision   = 0.98 + 0,89 + 0/3 =0,62 b. Recall
Tabel 4. Recall Kondisi 1 Kondisi 2 Kondisi 3 TP 169 41 0 FN 4+0 2+0 0+1 recall 169/(169+4)=0,97 41/(41+2)=0,95 0/(0+1)=0,00
Setelah mendapatkan recall dari masing-masing kelas dan jumlahkan semuanya kemudian dibagi jumlah kelas, hasilnya untuk mendapatkan recall dari model. Model recall  = 0,97+0,95+0,00 = 0,64 F1-score 2*((Precision * Recall) / (Precision + Recall)) Model f1-score
= 2*((0,62*0,64)/(0,62+0,64))
= 2*(0,3968/1,26) = 0.62
c. Akurasi
Tabel 5. Akurasi Kondisi 1 Kondisi 2 Kondisi 3 Total data 173 43 1 Model akurasi = (169 +41+0)/ (217) = 210/217 =0,96

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7036
Akurasi model menggunakan confusion matrix mendapatkan 96%, akurasi yang didapatkan sudah sangat baik dari model menggunakan random forest. Kemudian untuk melihat plot grafik dari masing kelas antara data aktual dan prediksi, dengan menggunakan fungsi scatter pada Gambar 9 untuk menampilkan grafik, dimana yang biru adalah data hasil prediksi dan merah adalah data aktual.
Gambar 6. Grafik Hasil Prediksi Dengan Model

## 4. KESIMPULAN
Salah satu penyebab utama kegagalan transformator adalah panas berlebih atau overheating. Overheating sering disebabkan oleh banyak faktor seperti overcharging dan oksidasi yang menghasilkan karat, air, dan faktor lainnya. Faktor-faktor  yang  dapat  memengaruhi  nilai  kerugian  transformator  termasuk  suhu  hotspot  yang  terjadi  dalam transformator.  Besarnya  suhu  hotspot  sangat  dipengaruhi  oleh  perubahan  besarnya  beban  dan  perubahan  suhu lingkungan.  Perubahan  nilai  resistansi  ini  merupakan  salah  satu  faktor  yang  memengaruhi  jumlah  kerugian tembaga  (I2R)  dalam  transformator.  Kinerja  transformator  daya  ditentukan  melalui  parameter-parameter  daya yang  terjadi  dalam  transformator.  Jika  kerugian  terjadi  pada  inti  besi,  dapat  menyebabkan  panas  berlebih  dan getaran pada transformator, menyebabkan nilai efisiensi dan umur pakai transformator (Loss of Life) menurun. Condition 1 mengindikasikan bahwa trafo beroperasi secara normal, Condition 2 mengindikasikan nilai fault gas mulai tinggi, lakukan investigasi lanjutan terhadap kenaikan level fault gas, Condition  3  mengindikasikan  terjadi dekomposisi  dari  minyak  dan  selulosa. Berbagai  kegagalan  mungkin  sudah  terjadi.  Lakukan  perawatan  lebih lanjut,  Condition 4 mengindikasikan trafo mengalami dekomposisi dari minyak dan selulosa yang  sudah  meluas. Diagnosis kegagalan transformator menggunakan metode TDCG terdapat 582 untuk kondisi 1, 139 kondisi 2, dan 1 untuk kondisi 3 jadi dari tahun 2017-2022 transformator tidak mengalami kegagalan yang besar namun hanya perlu perawatan karena belum sampai pada tahap kondisi 4. Hasil akurasi prediksi dari model dan data mencapai 96%, dengan akurasi yang mendekati sempurna ini model yang dibuat dengan random forest klasifikasi dengan bantuan penyetelan hyperparameter dari hasil pencarian Grid Search maka model yang dibuat sudah tepat, namun akurasi tidak mencapai 100% oleh karena data yang didapatkan kurang, yang dimaksud kurang yaitu pelabelan pada data kurang  seimbang dimana kondisi 3  memiliki hanya 1 pada data sehingga pembelajaran  model untuk prediksi kurang tepat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami  dengan  tulus  ingin  menyampaikan  rasa  terimakasih  kepada  semua  pihak  yang  telah  berpartisipasi  dan memberikan  kontribusi  berharga  dalam  penelitian  ini.  Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  seluruh individu  dan  lembaga  yang  telah  memberikan  bantuan  serta  dukungan  yang  luar  biasa  dalam  memperlancar jalannya  penelitian  ini.  Adapun  kepada  semua  yang  telah  memberikan  dukungan,  nasihat,  dan  bantuan  teknis selama proses penelitian, kami ingin mengucapkan rasa terima kasih yang sebesar-besarnya atas kontribusi yang berarti bagi kelancaran penyelesaian penelitian ini.

## REFERENCES
[1]  R. Hardityo, “Deteksi Dan Analisis Indikasi Kegagalan Transformator Dengan Metode Analisis Gas Terlarut,” Skripsi, Universitas Indonesia, Jakarta, 2008.
[2]  M. H. Basri and M. Faisol, “Analysis Effect of Loading on the DGA Results of the UAT 2A Transformer PLTU Paiton 1&2 for Optimizing Self-Use,” jppipa, pendidikan ipa, fisika, biologi, kimia, vol. 9, no. 5, pp. 4029–4035, May 2023, doi: 10.29303/jppipa.v9i5.3379.
[3]  R. Sutjipto, “Studi pengaruh pembebanan terhadap perubahan suhu dan perubahan rugi - rugi daya pada transformator,” JE, vol. 18, no. 1, p. 62, Apr. 2020, doi: 10.33795/eltek.v18i1.219.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7036
[4]  Y.  Y.  Rizki  and  E.  Ervianto,  “Perkiraan  Umur  Transformator  Berdasarkan  Pengaruh  Pembebanan  Dan  Temperatur Lingkungan Menggunakan Metode Trend Linear,” Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Teknik dan Sains, vol. 6, no. 0, Art. no. 0, Jul. 2019.
[5]  M. Yazdani-Asrami, S. Asghar Gholamian, S. M. Mirimani, and J. Adabi, “Influence of field-dependent critical current on harmonic AC loss analysis in HTS coils for superconducting transformers supplying non-linear loads,” Cryogenics, vol. 113, p. 103234, Jan. 2021, doi: 10.1016/j.cryogenics.2020.103234.
[6]  I.  Bayu  Tiasmoro,  Wirentake,  and  P.  Ali  Topan,  “Pengaruh  Pembebanan  Terhadap  Efisiensi  Dan  Susut  Umur Transformator Step Up 6kv / 70kv DI PLTU Sumbawa Barat Unit 1 dan 2 2×7 MW PT.PLN (PERSERO) UPK Tambora,” TAMBORA, vol. 5, no. 2, pp. 1–7, Jul. 2021, doi: 10.36761/jt.v5i2.1099.
[7]  N. Ardi, S. S, and A. Irmansyah Lubis, “Predicting Missing Value Data on IEC TC10 Datasets for Dissolved Gas Analysis using Tertius Algorithm,” JAIC, vol. 7, no. 1, pp. 44–50, Jul. 2023, doi: 10.30871/jaic.v7i1.5361.
[8]  S. Shidiq, A. Sujatmiko, and A. H. Paronda, “Pengujian Dissolved Gas Analysis (DGA) Pada Trafo Tenaga 150/20kv 60mva Di Gardu Induk Tambun,” Journal of Electrical and Electronics, vol. 7, no. 1, 2019.
[9]  Sukarman,  “Analisis  Kondisi  Transformator  Daya  Dengan  Metode  DGA  (Dissolved  Gas  Analysis)  Menggunakan Artificial  Neural  Network  Berbasis  Standar  IEC  Pada  PT.  PLN  Transmisi  Jawa  Bagian  Timur  Dan  Bali,”  Disertasi, Universitas Jember, Jember, 2018.
[10]  A.  Pradiftha  Junfithrana,  I.  Himawan  Kusumah,  Anang  Suryana,  Edwinanto,  M.  Artiyasa,  and  A.  De  Wibowo, “Identifikasi Gas terlarut Minyak Transformator dengan Menggunakan Logika Fuzzy Menggunakan Metode TDCG untuk Menentukan  Kondisi  Transformator  150  KV,”  Fidelity,  vol.  1,  no.  1,  pp.  11–15,  May  2019,  doi: 10.52005/fidelity.v1i1.122.
[11]  A. Lakehal, Z. Ghemari, and S. Saad, “Transformer fault diagnosis using dissolved gas analysis technology and Bayesian networks,” in 2015 4th International Conference on Systems and Control (ICSC), Sousse, Tunisia: IEEE, Apr. 2015, pp. 194–198. doi: 10.1109/ICoSC.2015.7152759.
[12]  A. Pramono, M. Haddin, and D. Nugroho, “Analisis Minyak Transformator Daya Berdasarkan Dissolved Gas Analysis (DGA)  Menggunakan  Data  Mining  Dengan  Algoritma  J48,”  Telematika,  vol.  9,  no.  2,  p.  78,  Sep.  2022,  doi: 10.35671/telematika.v9i2.457.
[13]  S. S. M. Ghoneim and I. B. Taha, “Artificial Neural Networks for Power Transformers Fault Diagnosis Based on IEC Code Using Dissolved Gas Analysis,” INTERNATIONAL JOURNAL OF CONTROL, 2015.
[14]  I. M. T. Sismantara, W. G. Ariastina, and A. A. N. Amrita, “Penentuan Kondisi Transformator Berdasarkan Kandungan Gas  Terlarut  Menggunakan  Metode  Segitiga  Duval,”  SPEKTRUM,  vol.  8,  no.  1,  p.  107,  Mar.  2021,  doi: 10.24843/SPEKTRUM.2021.v08.i01.p12.
[15]  M.  Abdullah,  Metode  Penelitian  Kuantitatif.  Yogyakarta,  2015.  Accessed:  Dec.  06,  2023.  [Online].  Available: https://idr.uin-antasari.ac.id/5014/
[16]  R.  Anni,  “Analisis  Keadaan  Minyak  Transformator  Menggunakan  Metode  Logika  Fuzzy  Berdasarkan  Kadar  Gas Terlarut,” Jurnal Pendidikan Tambusai, vol. 6, no. 2, pp. 16200–16207, 2022.
[17]  N. K. Dewi, U. D. Syafitri, and S. Y. Mulyadi, “Penerapan Metode Random Forest Dalam Driver Analysis,”  FORUM STATISTIKA  DAN  KOMPUTASI,  vol.  16,  no.  1,  Art.  no.  1,  2011,  Accessed:  Nov.  22,  2023.  [Online].  Available: https://journal.ipb.ac.id/index.php/statistika/article/view/5443
[18]  A.  T.  Wibowo,  “Implementasi  Algoritma  Deteksi  Spam  Yang  Tersisipi  Informasi  Citra  Dengan  Metode  SVM  Dan Random Forest,” Skripsi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2016.
[19]  E. Elgeldawi, A. Sayed, A. R. Galal, and A. M. Zaki, “Hyperparameter Tuning for Machine Learning Algorithms Used for Arabic Sentiment Analysis,” Informatics, vol. 8, no. 4, p. 79, Nov. 2021, doi: 10.3390/informatics8040079.
[20]  I. W. Saputro and B. W. Sari, “Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa,”  Creative Information Technology Journal, vol. 6, no. 1, Art. no. 1, Apr. 2020, doi: 10.24076/citec.2019v6i1.178.